上周五的Tesla AI Day，除了最后宣告要打造Tesla机器人让大家跌破眼镜以外，
前两个小时都在"报告"目前Autopilot工作进度，和自行设计的NN专用D1芯片
https://www.youtube.com/watch?v=j0z4FweCy4M
简易解说如下，总之很酷，Tesla从来就不只是一间造车公司
以往各个镜头分别侦测车道线和道路边缘虽然准确(上)，但投影到市区行驶需要的
Vector Space是无法使用的(下)
https://i.imgur.com/IwZd18H.png
需要校正不同车辆安装角度的些微差异
https://i.imgur.com/3rUAyzY.png
多镜头融合后在Vector Space的成果(右下)
https://i.imgur.com/i9OqGj0.png
橘色：单一镜头辨识／蓝色：多镜头融合辨识
https://i.imgur.com/NRqGo2r.png
忘了在说什么总之很酷
https://i.imgur.com/A6WUhAI.png
即时辨识绘制环境，有别于HD map的图资是items，Tesla的图资是features
https://i.imgur.com/sJSTZAc.png
[视野被遮蔽时]
Video作法：能准确辨识／单一帧作法：被迫猜出最有可能的车辆位置(不准确)
https://i.imgur.com/JgezOGy.png
[舍弃雷达前后比较]
1.上：距离／下：速度
2.绿线：雷达／蓝线：Video作法／橘线：单一帧作法(其中速度是深度微分，非常不准确)
https://i.imgur.com/KM0qrm9.png
本段总结
https://i.imgur.com/AgKHsw7.png
前方路口要左转，1.5毫秒内做完2500次最佳化试算
右上：距离vs时间／右下：速度vs时间
https://i.imgur.com/SBiamGq.png
路口左转的最佳化试算，各个图表分别是综合评分、通过时间、碰撞机率、
横向加速度、横向摇晃(舒适度)
https://i.imgur.com/rMZFNbU.png
整体架构！
https://i.imgur.com/Nhkp10w.png
人工标记的统计数据(看不懂总之很酷)
https://i.imgur.com/CBH1r9J.png
一个片段的处理过程
https://i.imgur.com/9K33uRe.png
不同车辆经过同一个路口的即时绘制情况
https://i.imgur.com/6hJSTD0.png
即时绘制情况加总
https://i.imgur.com/lwmRxMQ.png
纯视觉辨识的点云
https://i.imgur.com/GBgqUe8.png
辨识成果1
https://i.imgur.com/MKmFmNh.png
辨识成果2
https://i.imgur.com/YjpfVhc.png
每周可从车队取得一万个自动标记的片段
https://i.imgur.com/PnAzALh.png
建构虚拟世界让Autopilot演练
https://i.imgur.com/41fIAj8.png
包括在高速公路上跑步的夫妻与狗
https://i.imgur.com/rYvRfpU.png
还有过马路的驼鹿
https://i.imgur.com/UeORYz5.png
Dojo架构
https://i.imgur.com/hbeqVmR.png
D1芯片拆解
https://i.imgur.com/zjtJUch.png
D1芯片特点
https://i.imgur.com/gdKMnYr.png
D1芯片服务器特点
https://i.imgur.com/eYwWxtn.png
Tesla Bot!
https://i.imgur.com/bZjymDX.png
https://i.imgur.com/7OSVu8Z.png
https://i.imgur.com/zyjw1FP.png